Python 格蘭杰是一種高效的數(shù)據(jù)分析工具，它的名稱來(lái)源于 John W. Tukey 發(fā)明的“Grand Tour”，它可以通過(guò)三維坐標(biāo)系以一定速率旋轉(zhuǎn)，我們可以通過(guò)觀察每個(gè)坐標(biāo)值的變化來(lái)理解數(shù)據(jù)分布的情況。Python 格蘭杰可以將這種方法應(yīng)用于多維數(shù)據(jù)，它能夠幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系。

import pandas as pd
import numpy as np
from skbio.stats.ordination import PCoA
from giotto.utils import scprep
from giottto.visualization import plot_scatter_highlight
# 讀取數(shù)據(jù)
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)
metadata = pd.read_csv('metadata.csv', index_col=0)
# 進(jìn)行主成分分析
pcoa = PCoA().fit(data)
# 可視化結(jié)果
plot_data = scprep.plotly.pca(data, metadata=metadata)
plot_scatter_highlight(plot_data, "PC 1", "PC 2", color_by="Sample Condition")

上面的代碼演示了如何使用 Python 格蘭杰進(jìn)行主成分分析并可視化結(jié)果。首先，我們使用 pandas 庫(kù)讀取數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)，然后使用 skbio 庫(kù)進(jìn)行主成分分析。最后，使用 giottto 庫(kù)的可視化函數(shù)對(duì)結(jié)果進(jìn)行可視化。

Python 格蘭杰具有很高的靈活性和可擴(kuò)展性，可以將其集成到數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流程中，幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)和提高數(shù)據(jù)分析的效率。